Optimization of CF-GP Blended Electrically Conductive Concrete
Notice bibliographique
Résumé
The feasibility of blending carbon fiber (CF) with graphene powder (GP) to produce electrically conductive concrete has seen limited investigation.This study aims to optimize the mixture proportions of CF-GP blended electrically conductive concrete for superior durability and mechanical characteristics using the Taguchi optimization approach.The design of the experiments was carried out considering four factors, each having three levels.The resulting CF-GP blended electrically conductive concrete mixtures of the L9 orthogonal array were proportioned using different cement content, water-to-cement ratio, volume of ECM, and combination of ECM.Test methods included electrical conductivity and compressive strength.The two quality criteria were given equal weights to determine the optimal levels of factors.The method revealed that the optimum mix for electrical conductivity had a cement content of 400 kg/m 3 , w/c of 0.55, ECM volume of 6%, and ECM combination of 40/60, whereas for compressive strength it had a cement content of 300 kg/m 3 , w/c of 0.50, ECM volume of 2%, and ECM combination of 30/70.Experimental findings endorse the utilization of CF and GP in concrete as a means of improving the electrical performance of concrete.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».